Maszyny czytające w naszych myślach brzmią jak coś rodem z powieści science fiction, ale właśnie to potrafi nowy system sztucznej inteligencji (AI) o nazwie DeWave.
Australijscy badacze opracowali technikę tłumaczenia cichych myśli z fal mózgowych na tekst za pomocą elektroencefalogramu (EEG) do rejestrowania aktywności neuronów. Naukowcy z Uniwersytetu Technologicznego w Sydney (UTS) we wczesnych próbach osiągnęli ponad 40% dokładności i mają nadzieję, że sztuczna inteligencja DeWave umożliwi komunikację osobom niezdolnym do mówienia ani pisania.
Niechirurgiczny system nie wymaga żadnych implantów ani operacji, w przeciwieństwie do planowanych przez Elona Muska chipów Neuralink. Testowano go na zbiorach danych osób czytających tekst, monitorując jednocześnie aktywność ich mózgu i ruchy oczu. Dopasowując wzorce elektroencefalogramu (EEG) do fiksacji oczu wskazujących rozpoznane słowa, DeWave nauczył się dekodować myśli.
Główny badacz Chin-Teng Lin z UTS powiedział, że DeWave oferuje „innowacyjne podejście do dekodowania neuronowego”. Powiedział w oświadczenie: „To badanie stanowi pionierską próbę przełożenia surowych fal EEG bezpośrednio na język, co stanowi ogromny postęp w tej dziedzinie.”
Profesor Lin kontynuował: „Jest to pierwsza firma, która integruje techniki kodowania dyskretnego z procesem tłumaczenia mózgu na tekst, oferując innowacyjne podejście do dekodowania neuronowego. Integracja z dużymi modelami językowymi otwiera także nowe horyzonty w neuronauce i sztucznej inteligencji.”
Sztuczna inteligencja DeWave może pewnego dnia pomóc sparaliżowanym pacjentom
Czasowniki okazały się najłatwiejsze do rozpoznania przez sztuczną inteligencję na podstawie sygnałów neuronowych, podczas gdy rzeczowniki konkretne były czasami tłumaczone jako pary słów synonimicznych. Naukowcy sugerują, że pojęcia powiązane językowo mogą generować podobne wzorce elektroencefalogramu (EEG), co stwarza wyzwania.
Dzięki temu, że do przechwytywania sygnału wejściowego wystarczy ciasna nasadka EEG, technologia ta może pewnego dnia umożliwić płynną komunikację sparaliżowanym pacjentom lub bezpośrednią kontrolę nad urządzeniami wspomagającymi. Jednakże nadal trwają prace nad poprawą dokładności systemu do około 90% na poziomie rozpoznawania mowy.
W połączeniu z szybko rozwijającymi się modelami językowymi podobne interfejsy mózg-komputer mogą pewnego dnia umożliwić ludziom proste myślenie bez zawracania sobie głowy komunikacją lub interakcją z technologią.
Wyróżniony obraz: UTS
„Zła entuzjasta podróży. Irytująco skromny ćpun internetu. Nieprzepraszający alkoholiczek”.
